我试图使用tidyverse
和dplyr
创建一个新列,该列是多个其他列的按行非零最小值,如果所有列均为0,则为0。一个简化的示例:
df <- data.frame(
aa = c(0, 0, 0),
bb = c(0, 1, 2),
cc = c(2, 5, 3)
)
新列应为2、1和2。在这种情况下,以下代码可以工作,但是对于较大的data.frames,它的运行速度非常慢。
df2 <- df %>%
select(aa, bb, cc) %>%
rowwise() %>%
do( (.) %>% as.data.frame %>% mutate(minOver0 = ifelse(sum(.)==0,0,min(.[. > 0]))) ) %>%
ungroup
我该怎么做才能加快速度?
最佳答案
由于您在注释中提到您没有负值,因此我们可以简单地将列中的零替换为NA
,然后使用pmin
,然后再次将NA
替换为零。仅当表的其余部分中没有NA
时,此方法才有效。
我向您扩展了数据框架:
df <- data.frame(
aa = c(0, 0, 0,0),
bb = c(0, 1, 2,0),
cc = c(2, 5, 3,0),
dd = c(0,0,0,0)
)
我们的结果现在应该是:c(2,1,2,0)
使用以下代码,我们添加仅包含这些值的列:
df3<-df # copy the frame
df3[df3 == 0] <- NA # replace zeros by NA, replace by <0 if you want to ignore negative values too
# apply row-wise min function after removing NAs
df3<- df3%>% mutate(minover0= pmin(aa,bb,cc, na.rm = T))
df3[is.na(df3)] <- 0 # and return zeros, including the zero for the last (all-zero) row
我没有检查速度,但是我想这比您问题中的
rowwise()
更快。